迁移学习模型训练时间不一样

迁移学习模型的训练时间取决于许多因素，包括：

1. 数据集的大小和质量：训练数据集的大小和质量对模型的训练时间有很大的影响。较大和更具代表性的数据集需要更长的时间来训练。

2. 模型的复杂度：模型的复杂度越高，训练时间就越长。这是因为更复杂的模型需要更多的计算资源来训练。

3. 计算资源：训练迁移学习模型需要大量的计算资源，包括CPU、GPU和内存等。如果计算资源不足，训练时间将会变得更长。

4. 神经网络架构：不同的神经网络架构可能需要不同的训练时间。例如，卷积神经网络（CNN）通常需要更长的训练时间，而循环神经网络（RNN）通常需要更短的训练时间。

因此，迁移学习模型的训练时间会因多种因素而异。